PyTorch 1.2 和 torchvision 0.4 发布版本下载指南

资源摘要信息: "torch-1.2+torchvision-0.4.zip" 是一个包含了两个重要的深度学习库——PyTorch和torchvision的压缩包。该压缩包为PyTorch版本1.2.0以及torchvision版本0.4.0的预编译二进制安装包，专门适用于Python版本3.7在64位Windows系统的AMD处理器架构上。 PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它被设计为具有动态计算图能力，这样可以让研究人员和开发人员在运行时构建复杂的神经网络，并且能够很好地并行计算。版本1.2.0是PyTorch系列的一个重要版本，它包括了许多新的功能和改进。 torchvision是PyTorch的一个扩展包，它专门用于计算机视觉领域。它提供了包括图像和视频数据集的加载、预处理、数据增强以及常用的计算机视觉模型在内的功能。torchvision 0.4.0同样包含了众多改进，为视觉任务提供了强大的支持。 文件名称列表中的两个文件分别是： 1. torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl：这是一个轮子（wheel）文件，意味着这是一个预编译的二进制分发包，针对Python版本3.7，并且适用于64位Windows系统，兼容AMD和Intel处理器架构。该文件能够让用户方便快捷地安装PyTorch 1.2.0版本。 2. torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl：这是一个针对torchvision库的轮子文件，与上面PyTorch的文件一样，也是为Python版本3.7和64位Windows系统所准备的。通过这个文件，用户可以轻松安装torchvision 0.4.0版本，进而开始构建和训练深度学习模型。 在安装这些文件之前，用户需要确保已经安装了Python 3.7以及pip（Python的包管理工具）。安装过程非常简单，通过在命令行中运行安装命令即可完成安装，例如使用pip安装命令： ``` pip install torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 如果用户希望使用Anaconda环境，则可以通过conda命令安装对应的版本。 PyTorch 1.2.0版本引入了许多新的特性，比如对即时执行（torch.jit）的改进、新的量化API、改进的模型并行性以及对BERT等预训练模型的支持等。此外，它还提供了对Python 3.7的支持，这对于希望在最新Python版本上使用PyTorch的用户来说是一个很好的消息。 torchvision 0.4.0版本引入了新的数据集，例如COCO数据集的完整版，以及对现有数据集（例如ImageNet、CIFAR10/100等）的性能提升。该版本也更新了一些预训练模型，使得用户可以更快捷地进行迁移学习。 综上所述，"torch-1.2+torchvision-0.4.zip" 包含了深度学习领域两个非常重要的库的预编译安装包，为研究者和开发者提供了一个快速搭建和训练深度学习模型的平台，尤其在计算机视觉方面的应用。这两个库的更新版本为实现复杂的机器学习任务提供了更为强大的工具和更多的选项，同时也保持了易用性，使得深度学习技术的普及和应用更加广泛。